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Radical AI의 자율 주행 실험실: 소재 발견의 10배 가속화

Radical AI는 AI 과학자와 자동화 로봇을 결합한 자율 주행 실험실(SDL)을 통해 소재 발견 속도를 기존 대비 10배 이상 가속화하고 있다.

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소재 발견은 화학식뿐만 아니라 제조 공정, 미세 구조 등 복잡한 변수가 얽혀 있어 단일 모델로 해결하기 어렵다. 기존 연구 방식은 이러한 변수를 제어하는 데 한계가 있어 소재 개발 주기가 수십 년에 달했다. Radical AI는 이러한 복잡성을 해결하기 위해 실험실 자체를 자동화하는 전략을 취한다.
Radical AI의 자율 주행 실험실(SDL)은 AI 과학자가 가설을 세우고 로봇이 실험을 수행하는 폐쇄 루프 시스템으로 운영된다. AI 과학자는 과학적 지식과 계산 기술을 결합하여 가설을 생성하고, 자동화 로봇은 이를 바탕으로 재료를 합성 및 특성화한다. 이 과정은 연구 캠페인을 직렬이 아닌 병렬로 수행하여 효율을 극대화한다.
이 시스템은 6개월 동안 1,200개의 합금을 생산 및 특성화하여 기존 DARPA/GE MACH 프로그램의 연간 500개 목표를 10배 이상 상회하는 효율을 보였다. Radical AI는 이를 통해 하루에 100개의 새로운 합금을 테스트할 수 있는 처리량을 확보했다. 이러한 고속 실험 환경은 소재 과학의 연구 속도를 획기적으로 변화시킨다.
AI 과학자는 기존에 탐색되지 않은 원소 조합을 제안하여 300개의 신소재 중 10개의 상용화 가능 물질을 발견했다. 이는 인간의 편향을 넘어선 탐색이 가능함을 보여주며, 공급망 병목 현상을 해결할 수 있는 잠재력을 가진다. 데이터의 양보다 실험 피드백의 품질이 소재 발견의 핵심 경쟁력으로 작용한다.
Radical AI는 TorchSim과 MATRIX 등 내부 파이프라인을 오픈소스로 공개하여 소재 과학 분야의 연구 생태계 확장을 지원한다. TorchSim은 PyTorch 기반의 MD 시뮬레이션 프레임워크이며, MATRIX는 자율 주행 실험실 벤치마킹을 위한 데이터셋이다. 이러한 도구 공개는 소재 과학 연구의 재현성과 접근성을 높이는 데 기여한다.

기술

  • TorchSim
  • MATRIX
  • PyTorch

활용 사례

  • 합금 발견
  • 소재 합성 및 특성화
  • 자율 주행 실험실 운영

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 18.수집 2026. 06. 18.출처 타입 RSS

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